Numpy基础操作

#导入numpy库
import numpy as np
#1，创建一个Numpy数组
x=np.array（[列表1],[列表2]...）

#2，直接创建数组
#shape例如（2,3）
#********************
#创建都是0的数组
x=np.zeros(shape)
#********************
#创建都是1的数组
x=np.ones(shape)
#********************
#arange ()创建有规律递增的数组。
x=np.arange(number)
#********************
#创建一个一行6列的数组，数组元素的数值从1至4
x=np.linspace(1., 4., 6)
#********************
#将创建一组数组（堆积为一个更高维的数组），每个维度一个，每个维度表示该维度中的变化。一个例子说明比口头描述要好得多
x=np.indices((3,3))

#3NumPy根据表格数据创建数组
import numpy as np
from io import BytesIO
data = "1, 2, 3\n4, 5, 6"
# 源代码没有这一句，会报错：TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
data1=data.encode()
b=np.genfromtxt(BytesIO(data1), delimiter=",")
print(b)
#输出如下
'''[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]'''

genfromtxt的几个参数：
1，delimiter参数：
用于定义拆分应该如何进行。使用：np.genfromtxt(BytesIO(data), delimiter="***")
默认情况下，genfromtxt假定delimiter=None
另注：
delimiter=的参数定义如下：
Parameter delimiter of numpy.lib.npyio.genfromtxt delimiter: Union[str, int, None]
The string used to separate values. By default, any consecutive whitespaces act as delimiter. An integer or sequence of integers can also be provided as width(s) of each field.
翻译：
用于分隔值的字符串。 默认情况下，任何连续的空格都用作分隔符。 也可以提供整数或整数序列作为每个字段的宽度。

2，autostrip参数：
默认情况下，当一行被分解为一系列字符串时，单个条目不会被剥离前导空白或尾随空白。字符串中的空格等会被剥离。

data = "1, abc , 2\n 3, xxx, 4"
# Without autostrip
np.genfromtxt(BytesIO(data), delimiter=",", dtype="|S5")
#输出：
'''array([['1', ' abc ', ' 2'],
       ['3', ' xxx', ' 4']],
      dtype='|S5')
'''
 # With autostrip
np.genfromtxt(BytesIO(data), delimiter=",", dtype="|S5", autostrip=True)
#输出：
'''array([['1', 'abc', '2'],
       ['3', 'xxx', '4']],
      dtype='|S5')
'''

3，comments参数：
可选参数comments用于定义标记注释开始的字符串。
默认情况下，genfromtxt假定comments='#'。评论标记可能发生在线上的任何地方。评论标记之后的任何字符都会被忽略